理想材料/分子的组分/结构可能十分复杂，设计/优化搜索空间巨大，传统以实验为主的化学材料研发团队难以根据特定需求进行成本可控的快速设计和性能预测。通过计算模拟和人工智能对材料研发/分子设计进行提质增效、提速降本、节能减排、理论验证等是生化环材相关产业和学术界的迫切而又长期的需求。

智能来源于对经验数据的分析总结，并体现在基于此的高效探索推理。熵纳科技一方面积极联合有数据储备的相关单位共同研发机器学习系统，另一方面匠心打造极具智能化体验的自助式计算模拟平台，形成数据生产与利用的巧妙闭环。当前产品主要是支持一站式AI实时算、智能匹配文献/脚本/专家、软件二次开发等功能的AIStrucX平台，目前已有数十位来自国内外一流院校的计算专家，且已上线计算模拟大语言模型元构易析、MOF实时预测Transformer模型等，总点击量超50万。

我们基于元构易析的多轮对话与RAG能力与用户实时在线沟通项目背景，基于大模型所掌握的海量前沿/相关论文知识帮助用户快速明确计算模拟需求/方案，并自动且精准地推荐最匹配的文献/脚本/专家为用户高效完成计算。同时平台提供竞价立项和项目进度智能管理等三方透明服务，让计算能力/经费双向无阻畅流。

针对材料设计、合成生物学、分子动力学、DFT计算、第一性原理、量子化学等领域模拟困难、寻优低效等痛点问题，熵纳科技依托合作方的大型数据库和平台不断积累的计算过程/结果数据，持续探索基于Transformer、图神经网络、贝叶斯优化、扩散模型、VAE、3D建模、主动学习、因果特征学习、分布外泛化和迁移学习等前沿AI技术为用户提供高效数据采集、物质性质与合成条件预测、CIF文件生成/转换、结构重建与优化设计、机器学习力场、自适应泛函优化、过渡态预测等服务。在用户给定结构的计算模拟结果达不到其预期时，熵纳科技的AI算法模型还可执行分子/材料的逆向设计、自动结构优化、智能问答等，显著提升用户对计算的信心和满意度。

目前公司也在推动材料化工等工业场景的众多相关工具/模型/系统在平台上线，助力实际生产过程的降本增效、优化提标、节能减排等。